Il calcolo degli indici agro-climatic

Per classificare il territorio in termini di omogeneità agro-climatica, sono stati considerati i due principali fattori che maggiormente regolano l’efficienza dell’attività agricola in senso lato e l’irrigazione nello specifico: la disponibilità idrica e la disponibilità di energia.

La disponibilità idrica è stata determinata attraverso il calcolo del Deficit Idrico Potenziale (DIP) che è il deficit teorico che si può misurare in un prato che copre completamente il terreno, in condizioni idriche ottimali e senza limitazioni per l’evapotraspirazione. Il deficit idrico potenziale rappresenta la sommatoria delle differenze giornaliere tra la precipitazione e l’evapotraspirazione di riferimento (Σ(P- ET0)) e fornisce un’informazione diretta sulla maggiore o minore aridità di una località e quindi,

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indirettamente, sulle potenzialità agricole del territorio e sui fabbisogni irrigui. Il calcolo è stato eseguito su ciascuna cella del raster dai dati mensili spazializzati.

La disponibilità di energia viene determinata attraverso il calcolo della sommatoria termica, definita come la sommatoria dei gradi giorno cumulati a partire dal 1 gennaio di ciascun anno.

La funzione standard per il calcolo della somma gradi giorno è la seguente: (4.16) Dove:

SommaGG: somma gradi giorno [°C d]

Tmin e Tmax: temperature minime e massime giornaliere [°C d]

Soglia: valore minimo della temperatura, dipendente della coltura, che deve essere superato perché

abbia inizio lo sviluppo delle radici e delle foglie [°C d]. Si è utilizzata come soglia inferiore il valore di 0°C.

Per le colture arboree e prative il calcolo della somma gradi giorno inizia il primo gennaio e viene azzerato il 31 dicembre di ogni anno. Per le colture erbacee e orticole invece si inizia il calcolo a partire dalla data di inizio semina della coltura. Anche in questo caso gli indici della sommatoria termica sono stati calcolati per ciascuna cella dai dati mensili spazializzati.

4.3.6 Classificazione

Utilizzando il file in formato raster della sommatoria termica e del deficit idrico potenziale è stata realizzata una classificazione di tipo unsupervised (analisi dei cluster).

Ogni cluster rappresenta quindi porzioni di territorio con caratteristiche climatiche simili.

Per ogni classe è stata selezionata la stazione meteorologica più simile in termini climatologici calcolando la minima distanza tra la media della classe e i valori della stazione sui termini del deficit e della sommatoria termica.

4.3.7 Risultati

L’immagine che segue mostra le aree climatiche omogenee determinate secondo la metodologia sopra descritta. Le classi sono state suddivise per ambito geografico e ove opportuno, sono state accorpate e riportate ai sottosistemi.

Figura 4.10 - Aree climatiche omogenee

Tabella 4.14 - Descrizione e estensione delle 11 aree omogenee climatiche

ID_area   Descrizione   area (kmq)  

1   Sicilia e Sardegna alto collinare; Murge e altro   17798  

2   Campidano e piane costiere siciliane   12504  

3   Sicilia e Sardegna basso collinare; basso Tavoliere; arco ionico tarantino; Piana di Sibari   20174   4   Salento, medio Tavoliere, basse colline ioniche calabre, colline sassaresi e nuoresi   19861  

5   Strette fasce alte collinari   10414  

6   Collinare Abruzzo Molise e Campania   6676  

7   Alto Abruzzo e Molise, alto Aspromonte e alto Etna   3944   8   Costiero adriatico e parte del costiero campano e retrocostiero campano   7920   9   Costiero tirrenico campano calabro e fascia interna appenninica   12332  

10   Montano calabro lucano, Sila   5750  

11   Alto collinare e montano Abruzzo; Gargano, Sila, Aspromonte, Nebrodi e Etna   5700  

Sulla base delle aree omogenee individuate è stato calcolato l’andamento statistico dei 4 indicatori scelti, Deficit idrico potenziale, Sommatoria termica, Precipitazione e temperature medie annue (Tab. 4.15).

Tabella 4.15 - Andamento statistico degli indicatori climatici selezionati per le 11 tipologie di aree omogenee individuate Defici idrico potenziale

(mm) Sommatoria termica (°C) Precipitazione media annua (mm) Temperatura media annua (°C) ID_area descrizione

Min Max Mean Min Max Mean Min Max Mean Min Max Mean

1 Sicilia e Sardegna alto collinare; Murge e altro -512 -583 -542,8 97 231 181,4 471,3 1188,9 743,1 7,9 19,3 15,1 2 Campidano e piane costiere siciliane -669 -779 -710,8 186 226 206,4 295,4 813,7 554,9 15,6 18,7 17,2 3 Sicilia e Sardegna basso collinare; basso Tavoliere; arco ionico _{tarantino; Piana di Sibari -610 -675 -641,2 145 232 195,1 406,6 1072,9 650,4 12,1 19,4 16,3} 4 Salento, medio Tavoliere, basse colline ioniche calabre, colline _{sassaresi e nuoresi -552 -613 -586,5 111 233 192,1 478,3 1112,7 697,7 9,1 19,4 16,0}

5 Strette fasce alto collinari -425 -488 -449,4 92 210 163,8 554,7 1464,6 973,5 7,4 17,5 13,6

6 Collinare Abruzzo Molise e Campania -322 -387 -361,1 104 181 149,9 738,9 1665,3 992,9 8,5 15,1 12,5 7 Alto Abruzzo e Molise, alto Aspromonte e alto Etna -173 -296 -257,1 86 156 105,6 872,5 2138,3 1119,3 6,9 12,9 8,7 8 Costiero adriatico e parte del costiero campano e retrocostiero campano -375 -431 -405,9 148 201 170,5 651,2 1412,7 962,5 12,1 16,8 14,2 9 Costiero tirrenico campano calabro e fascia interna appenninica; -461 -526 -492,0 92 223 175,1 469,4 1230,5 905,7 7,4 18,6 14,6 10 Montano calabro lucano, Sila -362 -450 -402,5 86 151 129,8 733,3 1676,6 1072,0 7,0 12,9 10,8 11 Alto collinare e montano Abruzzo; Gargano, Sila, Aspromonte, _{Nebrodi e Etna -277 -362 -318,6 86 168 123,9 812,9 1878,1 1095,0 6,9 13,9 10,3}

All’interno di ciascuna area climatica sono state poi individuate le stazioni più rappresentive delle condizioni climatiche medie e per ciascuna di esse sono stati cercati e reperiti i dati giornalieri di temperatura minima e massima e le precipitazioni relativamente agli ultimi 10 anni (1996-2007). Notevoli sono state le difficoltà incontrate nel reperire tali dati, in quanto non sempre sono stati accessibili, non sempre vi erano i dati, non sempre un parametro era stato registrato con sufficiente continuità.

Gran parte dei dati delle stazioni sono state ottenute dal CRA-CMA (Unità di ricerca per la Climatologia e la Meteorologia applicate all’Agricoltura-ex UCEA), alcune dall’Istituto Idrografico della Regione Abruzzo e dell’Ufficio Idrografico della Regione Campania.

I dati giornalieri di queste stazioni sono stati tutti importati nella banca dati e sono stati elaborati; dapprima sono stati ricostruiti i dati mancanti: per la temperatura sono stati prese le medie dei giorni precedenti e successivi al dato mancante mentre per la pioggia si sono guardati i dati delle stazioni limitrofe e, dove non ci fosse altra possibilità, si è lasciato il dato mancante.

In seguito si è calcolato l’evapotraspirazione potenziale con la formula di Hargreaves-Samani, introducendo tuttavia nel calcolo il fattore C ricavato dall’INEA (Thiery, 2001), sulla base di correlazioni locali fra la formula di Hargreaves e la più complessa formula di Penman-Monteith.

Con l’evapotraspirazione potenziale si è potuto calcolare il deficit idrico potenziale di ciascuna stazione per ciascun anno e conseguentemente indicare l’anno medio e l’anno più siccitoso del periodo a disposizione. Tale scelta si è basata anche sulla qualità dei dati giornalieri cioè sulla quantità di dati assenti o ricostruiti.

Le aree omogenee sono poi diventate un attributo delle geometrie dei pedopaesaggi che sono alla base delle valutazioni del progetto; ogni poligono, infatti, è stato attribuito ad un’area omogenea mediante tecniche GIS secondo il criterio della maggior frequenza (MAJORITY).